葉陸爽，楊建峰

1.紹興文理學院醫(yī)學院，浙江 紹興 312000；2.紹興文理學院附屬第一醫(yī)院（紹興市人民醫(yī)院）放射科，浙江 紹興 312000；*通信作者 楊建峰 yangjf@usx.edu.cn

非小細胞肺癌（non-small cell lung carcinoma，NSCLC）約占肺癌的80%，是嚴重危害人民生命健康的惡性腫瘤，5年生存率約為19%[1]。基于CT影像提取病灶組學特征，在NSCLC的早期診斷、療效評估和預后預測中越來越重要。NSCLC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是影響患者生存的重要因素，對評估肺癌分期、制訂診療方案及預后具有重要意義。本文對CT影像組學在NSCLC縱隔轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)評估中的應用進展進行綜述。

1 NSCLC 縱隔淋巴結(jié)影像評估現(xiàn)狀

NSCLC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是一個復雜的病理生理過程，隨著肺癌原發(fā)灶生長，腫瘤新生淋巴管生成，腫瘤細胞沿淋巴管侵入?yún)^(qū)域淋巴結(jié)。依據(jù)淋巴結(jié)內(nèi)腫瘤細胞的數(shù)量和體積，將淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移分為孤立的腫瘤細胞、微轉(zhuǎn)移和宏觀轉(zhuǎn)移[2]。

1.1 病理學檢查 病理學檢查是診斷NSCLC縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的“金標準”，一般通過手術(shù)、胸腔鏡、縱隔鏡進行淋巴結(jié)清掃和取樣，近年支氣管內(nèi)超聲引導下支氣管針吸活檢逐漸成為淋巴結(jié)活檢的重要方法；從傳統(tǒng)的顯微鏡下觀察轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)內(nèi)組織細胞形態(tài)，到結(jié)合分子病理學從基因?qū)W層面進行檢測，提高了轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的檢出率[2]。目前，病理學檢查存在以下問題：①組織標本在手術(shù)或穿刺獲取過程中存在腫瘤細胞播散風險；②轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)內(nèi)存在異質(zhì)性，腫瘤細胞分布不均勻，穿刺存在假陰性結(jié)果；③組織標本檢測可重復性差，動態(tài)評估淋巴結(jié)病理變化相對困難。

1.2 影像學檢查 影像學檢查作為一種活體、無創(chuàng)、可重復的方法，是評估NSCLC淋巴結(jié)N分期最常用的方法。

1.2.1 CT CT通過評估淋巴結(jié)的大小、密度、強化值等指標判斷NSCLC縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。淋巴結(jié)短徑≥10 mm、圓形、淋巴結(jié)門消失、融合成團、密度不均勻等形態(tài)學改變提示淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，敏感度與特異度分別為60%和70%[3]。早期轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)并未出現(xiàn)形態(tài)學變化，或有時因炎性增生致淋巴結(jié)增大誤認為轉(zhuǎn)移，導致假陰性率和假陽性率較高。此外，CT僅依靠肉眼對影像的可視化解讀，難以避免觀察者本身對影像特征的主觀偏向。

1.2.2 PET/CT18F-FDG PET/CT具有葡萄糖功能代謝和解剖形態(tài)信息，目前常以淋巴結(jié)最大標準化攝取值＞2.5作為閾值診斷淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，但最大標準化攝取值受體重、血糖、設備類型等多種因素影響[4]。淋巴瘤、結(jié)節(jié)病、肺炎等在18F-FDG PET/CT圖像上也可能表現(xiàn)為縱隔淋巴結(jié)高代謝[5]，有時難以鑒別。

1.2.3 擴散加權(quán)成像（DWI） DWI反映組織特異性擴散能力，轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)由于腫瘤細胞增殖，細胞內(nèi)外水分子擴散受限，表觀擴散系數(shù)減低[6]，但DWI的空間分辨率低，同時轉(zhuǎn)移性與非轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的表觀擴散系數(shù)臨界值不確定[7]，阻礙了DWI在淋巴結(jié)診斷中的應用。

單純依靠CT、MRI和18F-FDG PET/CT檢查判斷NSCLC縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷準確性有待提高。隨著醫(yī)學影像技術(shù)、計算機算法和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，影像組學作為一門新興的技術(shù)，通過量化分析圖像內(nèi)像素/體素分布特征和各像素/體素間的相互關(guān)系評價腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性，為定量判斷NSCLC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移提供了新的途徑。

2 影像組學概述

腫瘤異質(zhì)性是腫瘤影像組學的生物學基礎。腫瘤異質(zhì)性整合基因、表觀遺傳和環(huán)境因素[8]，導致腫瘤細胞基因或分子生物學發(fā)生變化，使腫瘤的生長速度、侵襲能力、對藥物的敏感性等出現(xiàn)差異，對腫瘤發(fā)生、發(fā)展與治療結(jié)果具有重要影響[9]。

影像學圖像含有大量肉眼無法識別的紋理特征，能定量反映腫瘤異質(zhì)性[10]。Balagurunathan等[11]于2012年首次提出影像組學概念：通過計算機軟件高通量地從醫(yī)學圖像中提取和分析大量影像特征，用于判斷組織特征，分析并評估療效和預后，也是將視覺影像信息轉(zhuǎn)化為深層次特征的量化研究。影像組學不僅評估腫瘤異質(zhì)性和預測預后[12]，其預測直腸癌、乳腺癌、宮頸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移也具有較高的敏感度和特異度[13-15]。目前，影像組學已成為個體精準化治療的 輔助工具之一。

影像組學的工作步驟包括數(shù)據(jù)采集、圖像分割、特征提取、特征篩選與模型建立[16]。

2.1 影像數(shù)據(jù)采集 高質(zhì)量、標準化的圖像是保證影像組學數(shù)據(jù)準確和穩(wěn)定的前提，數(shù)據(jù)采集需采取統(tǒng)一標準的掃描策略[17]。圖像分割是特征提取的前提，手動分割準確度高，腫瘤邊界勾畫精細，但存在觀察者間偏倚、低效、可重復性差等問題，而自動或半自動分割法具有較高的可重復性和時效性[18]。目前基于感興趣區(qū)（ROI）的高精確自動圖像分割軟件的研究將是影像組學圖像分割研究的一個重點。

2.2 特征提取 提取ROI中高維度的特征是影像組學方法的核心，重點描述病灶異質(zhì)性。紋理特征可分為以下3大類：①一階統(tǒng)計量，描述ROI內(nèi)的體素強度分布特征，主要參數(shù)包括體素強度的平均值、最大值、最小值及其標準偏度、偏度、峰度、熵[19]。②二階統(tǒng)計量，反映相鄰體素的空間關(guān)系[20]，主要參數(shù)包括能量/二階矩（圖像的均勻性）、二階熵（區(qū)域內(nèi)的隨機程度）、同質(zhì)性（共生矩陣的一致性）和不同度（共生矩陣中每個元素的不同程度）。③高階統(tǒng)計量，反映3個或更多像素間的空間關(guān)系[21]，如對比度、粗糙度和忙碌度。

2.3 特征篩選與模型建立 根據(jù)數(shù)據(jù)的可重復性和其他特征的相關(guān)性篩選出最具預測價值的特征用于構(gòu)建預測模型，分別用區(qū)分度、校準度、受試者工作特征曲線評價模型鑒別預測的能力、準確率、敏感度和特異度。

3 影像組學在評估NSCLC縱隔淋巴結(jié)中的應用

Aerts等[22]于2014年首次應用肺癌影像組學特征預測肺癌患者的生存期，此后陸續(xù)開展了肺癌的病理分級、分子分型、治療反應與預后指征等影像組學相關(guān)研究，部分學者將影像組學用于評估NSCLC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。

3.1 基于NSCLC原發(fā)灶的CT影像組學預測縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移 NSCLC原發(fā)灶內(nèi)的癌細胞通過新生淋巴管進入?yún)^(qū)域淋巴結(jié)內(nèi)增殖[23]，因此轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)與原發(fā)腫瘤具有一定的同源性[24]。多項研究將原發(fā)腫瘤作為ROI直接定量計算其影像組學特征，以淋巴結(jié)的病理學結(jié)果作為參考標準，通過回顧性研究利用原發(fā)腫瘤構(gòu)建轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)預測模型。Cong等[25]利用411例原發(fā)肺癌的影像組學特征構(gòu)建淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預測模型，結(jié)果顯示該模型在訓練組和驗證組中的曲線下面積分別為0.79和0.73，具有較高的預測效能，且優(yōu)于常規(guī)CT檢查和形態(tài)學模型。朱靜等[26]分析100例NSCLC患者的CT增強圖像，并建立影像組學標記和血液腫瘤指標聯(lián)合預測模型，能有效預測NSCLC患者術(shù)前淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風險。王超等[27]利用CT影像特征構(gòu)造諾模圖個性預測模型，為臨床決策提供有價值的信息。上述研究表明，原發(fā)NSCLC病灶的影像組學特征具有預測縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的能力，用于構(gòu)建較為準確的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預測模型具有一定的可行性，為活體預測NSCLC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移提供新的思路和方法。

然而，這種間接預測難免會產(chǎn)生選擇性偏倚，同時由于腫瘤本身和轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的異質(zhì)性及淋巴結(jié)微環(huán)境的不同，兩者是否存在組織結(jié)構(gòu)與病理差異，以及對轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)本身的定量影像組學研究尚需開展。Coroller等[28]研究發(fā)現(xiàn)，基于淋巴結(jié)特征預測NSCLC放化療后病理完全緩解程度及總殘留病灶優(yōu)于原發(fā)腫瘤組學特征，提示影像組學研究需重視分析淋巴結(jié)的潛在信息。

3.2 基于NSCLC縱隔淋巴結(jié)的CT影像組學研究 肺癌轉(zhuǎn)移與淋巴系統(tǒng)密切相關(guān)，原發(fā)病灶表達血管內(nèi)皮生長因子導致病灶內(nèi)新生淋巴管形成，同時區(qū)域淋巴結(jié)內(nèi)血管內(nèi)皮生長因子受體-3激活，誘導淋巴結(jié)內(nèi)的淋巴管內(nèi)皮細胞、血管內(nèi)皮細胞、網(wǎng)狀纖維母細胞等間質(zhì)細胞增殖和功能變化，促進新生淋巴管和微血管增生，使淋巴結(jié)內(nèi)的微環(huán)境和結(jié)構(gòu)發(fā)生改變[29]。此外，肺癌原發(fā)灶的癌細胞在淋巴結(jié)內(nèi)增殖[23]。無論是淋巴結(jié)內(nèi)的新生淋巴管或者結(jié)內(nèi)腫瘤細胞增殖，均導致淋巴結(jié)內(nèi)成分結(jié)構(gòu)、質(zhì)地等發(fā)生變化，在空間和時間分布上形成異質(zhì)性。有研究證實淋巴結(jié)異質(zhì)性與淋巴結(jié)的病理生理狀態(tài)高度相關(guān)[30]，因此通過淋巴結(jié)的CT組學研究可以獲取NSCLC縱隔轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)相關(guān)的病理特征，有助于指導N分期和制訂合理的治療計劃。Andersen等[31]對46個經(jīng)病理證實的淋巴結(jié)進行分割，分析整個淋巴結(jié)的CT組學特征（平均灰度強度）并構(gòu)建邏輯回歸模型，結(jié)果顯示CT組學特征診斷淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的敏感度為53%，特異度為97%，曲線下面積為83.4%，提示淋巴結(jié)平均灰度強度有助于鑒別良、惡性淋巴結(jié)；動、靜脈期圖像分別反映組織血流的灌注與廓清，是提示淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的重要影像信息。沙雪等[32]分別在三時相上提取231個淋巴結(jié)的影像組學特征，并基于各時相影像組學特征和2個不同時相的影像組學特征差值構(gòu)建模型，結(jié)果顯示平掃期CT模型的鑒別 效能最佳，聯(lián)合動脈CT圖像可以提高模型的敏感度和陰性預測值，提示雙時相模型可以進一步提高淋巴結(jié)診斷的精度。Shin等[33]納入病理確診的61個惡性淋巴結(jié)和71個良性淋巴結(jié)，分別分析CT、PET/CT、CT組學、支氣管內(nèi)超聲圖像的影像特征，結(jié)果顯示CT組學中緊密度和標準化的標準差在良、惡性淋巴結(jié)中存在顯著差異。上述研究提示基于縱隔轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的影像組學特征可以預測NSCLC的N分期，為臨床決策提供了新的支持信息。

3.3 縱隔淋巴結(jié)CT組學研究需關(guān)注的問題 與其他腫瘤淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的影像組學研究相似，縱隔淋巴結(jié)CT影像組學研究也面臨一些技術(shù)難題。（1）CT、手術(shù)和病理檢查淋巴結(jié)對應問題，縱隔各組內(nèi)可能有多個淋巴結(jié)，術(shù)中摘除并經(jīng)病理證實的淋巴結(jié)如何與CT圖像上的目標淋巴結(jié)對應？有學者采用以下方式減少入組偏移：①在目標淋巴結(jié)組中選定CT圖像上最大短徑的淋巴結(jié)，并在手術(shù)時依據(jù)短徑與該淋巴結(jié)相對應[31]；②結(jié)合PET/CT檢查淋巴結(jié)FDG攝取情況，病理診斷轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)輔以該淋巴結(jié)FDG代謝明顯升高結(jié)合CT圖像定位目標淋巴結(jié)[34]；③如無法對應CT上的目標淋巴結(jié)時，僅選擇病理證實某組內(nèi)均發(fā)生轉(zhuǎn)移的淋巴結(jié)為目標淋巴結(jié)[35]。（2）勾畫縱隔目標淋巴結(jié)時避免周圍組織干擾。增強圖像可以使淋巴結(jié)異質(zhì)性的差異得到強化，同時增加淋巴結(jié)的可視化程度[31]，因此一般選擇動、靜脈期的CT圖像進行目標淋巴結(jié)勾畫和特征提取。（3）由于CT成像空間分辨率與密度分辨率的限制，體積過小的病灶內(nèi)部異質(zhì)性無法得到精確量化，而由于淋巴結(jié)體積較小，在影像組學研究中受到限制[36]。

4 CT組學評估NSCLC縱隔淋巴結(jié)的優(yōu)劣與展望

無論以NSCLC原發(fā)灶預測縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移還是對縱隔淋巴結(jié)本身進行評估，影像組學提供了轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，為診斷與評估提供了新思路。與傳統(tǒng)影像學和病理檢查相比，影像組學有以下優(yōu)勢：①定量檢測轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)內(nèi)紋理特征。挖掘、整合、評估淋巴結(jié)內(nèi)部人眼無法識別和區(qū)分的數(shù)字化信息，規(guī)避觀察者本身對影像特征解讀的主觀偏向。②重復、動態(tài)監(jiān)測縱隔淋巴結(jié)。在NSCLC診斷、治療及隨訪的全過程中，對淋巴結(jié)狀態(tài)變化進行實時、動態(tài)檢測，為局部復發(fā)和遠處轉(zhuǎn)移提供決策支持。③全面評估淋巴結(jié)。更好地把控淋巴結(jié)的空間異質(zhì)性，避免腫瘤細胞分布不均導致假陰性。

目前，CT影像組學評估NSCLC縱隔淋巴結(jié)主要以單中心回顧性研究為主，容易受到選擇偏倚的影響，在用于指導臨床決策前，需要嚴格的前瞻性多中心驗證，以保證研究結(jié)果的普適性和有效性。此外，影像組學紋理特征與病灶生物學特性（如侵犯轉(zhuǎn)移的關(guān)聯(lián)）尚未建立，且與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移過程中血管內(nèi)皮細胞、淋巴管內(nèi)皮細胞、網(wǎng)狀纖維母細胞增生、腫瘤細胞增殖和正常淋巴結(jié)空間結(jié)構(gòu)破壞之間的關(guān)系尚未明確，需要后續(xù)基礎醫(yī)學研究提高影像組學在臨床應用中的可行性。

目前，利用基因組學、蛋白質(zhì)組學和代謝組學的信息進行分子特征化已經(jīng)成為個體化治療的主要焦點[37]，影像組學特征結(jié)合基因、蛋白和代謝及臨床方面的信息將進一步提高淋巴結(jié)預測模型的效能，應用淋巴結(jié)紋理特征和預測模型評估治療反應和療效，為預測復發(fā)、轉(zhuǎn)移、生存期等提供新依據(jù)。